climas = read_csv(here::here("data/clima_cg_jp-semanal.csv"), 
                  col_types = "cTdddddd")

Temperatura

Onde é mais quente?

Os boxplots mostram a distruibuição das temperaturas médias semanais de cada cidade. Como pode-se ver, em geral, João Pessoa apresenta temperaturas maiores. Obviamente, existem semanas em que a temperatura média de CG foi acima do normal e existem semanas em que a temperatura média de JP foi abaixo do normal. Para esse último caso, podemos ver isso claramente através de dois pontos que estão fora e abaixo do boxplot.

ggplotly(ggplot(climas, aes(x = cidade, y = tmedia)) + geom_boxplot(width = .2, fill = "#FF6666") + ylab("Temperatura média semanal (ºC)"))

O gráfico de barras mostra a média das temperaturas médias semanais por ano nos últimos 10 anos, comparando as duas cidades. Ele reforça a resposta de que em geral as temperaturas em JP são maiores que em CG.

A média em 2019 está maior que em outros anos para as duas cidades pois ainda não temos os dados do período do inverno.

agrupado.por.ano <- climas %>% filter(ano >= 2008) %>% group_by(ano, cidade) %>% summarise(temp_media = mean(tmedia))

ggplot(data = agrupado.por.ano, aes(x = ano, y = temp_media, group = cidade, fill = cidade)) + geom_bar(stat = "identity", position = "dodge") + ylab("Média das temperaturas médias semanais (ºC)") + xlab("Ano") + 
    scale_x_discrete(limits = c(2008:2019))

Quais os meses mais quentes e mais frios?

Os boxplots mostram uma tendência para temperaturas menores em junho, julho e agosto e temperaturas maiores em dezembro, janeiro, fevereiro e março, com pouca diferença entre eles.

O gráfico de barras mostra a média das temperaturas médias semanais no mês (incluindo as duas cidades e todos os anos observados). Confirma-se a tendência observada nos boxplots.

agrupado.por.mes <- climas %>% group_by(mes) %>% summarise(temp_media = mean(tmedia))

ggplot(data = climas, aes(x = mes, y = tmedia, group = mes)) + geom_boxplot(fill = "#FF6666") + scale_x_discrete(limits = c(1:12)) + xlab("Mês") + ylab("Temperatura média semanal (ºC)")

ggplot(data = agrupado.por.mes, aes(x = mes, y = temp_media)) + geom_bar(stat = "identity", position = "dodge", fill = "#FF6666") + ylab("Média das temperaturas médias semanais (ºC)") + xlab("Mês") + 
    scale_x_discrete(limits = c(1:12))

Qual foi o São João mais frio de CG que está nos nossos dados?

O gráfico mostra a média das temperaturas médias semanais por ano considerando apenas o mês de junho. Se formos falar de números absolutos, 2004 foi o ano com menor média, com uma diferença muito pequena para outros anos, como o segundo colocado 2008: 22,11ºC x 22,19ºC

Em 2000 e 2001 não temos dados.

cg.junho <- climas %>% filter(cidade == "Campina Grande" & mes == 6)
junho.agrupado.por.ano <- cg.junho %>% group_by(ano) %>% summarise(temp_media = mean(tmedia))

ggplot(data = junho.agrupado.por.ano, aes(x =  reorder(ano, temp_media), y = temp_media)) + geom_bar(stat = "identity", position = "dodge", fill = "#FF6666") + ylab("Média das temperaturas médias semanais (ºC)") + xlab("Ano") + coord_flip()

Outra análise pode ser feita considerando a média das temperaturas mínimas observadas em cada semana de junho. A diferença continua muito pequena, mas em números absolutos 2008 teve a menor média de temperaturas mínimas.

junho.agrupado.por.ano.tmin <- cg.junho %>% group_by(ano) %>% summarise(temp_media = mean(tmin))

ggplot(data = junho.agrupado.por.ano.tmin, aes(x = reorder(ano, temp_media), y = temp_media)) + geom_bar(stat = "identity", position = "dodge", fill = "#FF6666") + ylab("Média das temperaturas mínimas semanais (ºC)") + xlab("Ano") + coord_flip()

Podemos observar também a distribuição das temperaturas médias do mês junho sem calcular a média delas. Nessa escala, temos uma noção mais clara que alguns anos tiveram médias semanais maiores que outros, apesar de na prática a diferença ser pouca. 2004 realmente aparece entre as temperaturas mais baixas, com pouca variabilidade dos dados. Por essa visualização, pode-se observar que 2008 tem um valor de temperatura média semanal muito baixo, impactando sua média e consequentemente o gráfico anterior que leva em conta a média das médias semanais. Em 2012 temos a maior amplitude dos dados.

ggplot(cg.junho, aes(x = ano, y = tmedia, group = ano)) + geom_boxplot(fill = "#FF6666") + scale_x_discrete(limits = c(1995:2018)) + coord_flip() + ylab("Temperatura média semanal (ºC)")

Chuva

Quanto chove por semana em JP e CG?

Os formatos das distribuições são diferentes. O primeiro gráfico mostra a distribuição das temperaturas, enquanto que o segundo mostra a distribuição das chuvas.

Para o primeiro caso, temos dois “picos”, ou modas, ou seja, duas faixas de temperatura que ocorrem frequentemente. Para o segundo caso, temos uma cauda longa a direita, indicando que temos pouca chuva na maioria dos casos, mas casos isolados em que a quantidade de chuva foi muito grande.

ggplot(climas, aes(x = tmedia)) + geom_bar(stat = "bin", fill = "#FF6666") + xlab("Temperatura média semanal")

ggplot(climas, aes(x = chuva)) + geom_bar(stat = "bin", fill = "#FF6666") + xlab("Quantidade de chuva semanal (mm)")

Agora temos a distribuição de chuva por cidade usando boxplot. A variabilidade da quantidade de chuva é bem maior em JP, temos muitos pontos fora do boxplot, indicando que houveram semanas em que choveu muito além do normal. Em CG isso também acontece, mas em quantidade menor.

ggplotly(ggplot(climas, aes(x = cidade, y = chuva)) + geom_boxplot(width = .2, fill = "#FF6666") + ylab("Quantidade de chuva (mm)"))

No geral, onde chove mais?

O boxplot anterior nos leva a crer sem muito esforço que em geral chove mais em JP. O gráfico de barras abaixo mostra em valores absolutos quanto choveu em cada cidade em todo período observado nos dados. Em JP tivemos mais que o dobro de chuva em relação a CG.

chuvas.agrupado.por.cidade <- climas %>% group_by(cidade) %>% summarise(total = sum(chuva))

ggplot(chuvas.agrupado.por.cidade, aes(x = cidade, y = total)) + geom_bar(stat = "identity", fill = "#FF6666") +
    xlab("Cidade") + ylab("Quantidade total de chuva (em mm)")

Uma análise mais interessante talvez seja observar a média semanal de chuvas por ano em cada cidade. Nos primeiros anos do dado não temos informações sobre CG, então serão considerados apenas os anos de 1993 em diante.

Em todos os anos a média semanal de chuvas foi maior em JP.

chuvas.agrupado.por.ano <- climas %>% filter(ano >= 1993) %>% group_by(ano, cidade) %>% summarise(media_chuva = mean(chuva))

ggplot(data = chuvas.agrupado.por.ano, aes(x = ano, y = media_chuva, group = cidade, fill = cidade)) + geom_bar(stat = "identity", position = "dodge") + ylab("Média semanal da quantidade chuva (mm)") + xlab("Ano") + 
    scale_x_discrete(limits = c(1993:2019)) + coord_flip()

A distribuição é diferente em meses específicos?

Avaliando a distribuição das chuvas por mês (considerando as duas cidades como um todo), em geral temos mais chuva no mês de junho (e meses vizinhos) e pouquíssima chuva nos meses entre setembro e dezembro.

ggplot(climas, aes(x = mes, y = chuva, group = mes)) + geom_boxplot(fill = "#FF6666") + scale_x_discrete(limits = c(1:12)) + 
    xlab("Mês") + ylab("Quantidade de chuva (em mm)")

Estendendo a análise anterior, agora podemos agrupar por mês e cidade e checar se em geral temos meses com maior ou menor ocorrência de chuva.

Para ambas as cidades a média semanal de chuvas é maior no mês de junho e bem menor entre setembro e dezembro.

chuvas.agrupado.por.mes <- climas %>% filter(ano >= 1993) %>% group_by(mes, cidade) %>% summarise(media_chuva = mean(chuva))

ggplot(data = chuvas.agrupado.por.mes, aes(x = mes, y = media_chuva, group = cidade, fill = cidade)) + geom_bar(stat = "identity", position = "dodge") + ylab("Média semanal da quantidade chuva (mm)") + xlab("Mês") + 
    scale_x_discrete(limits = c(1:12))